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深度剖析数据在内存中的数据

作者:互联网

1.数据类型介绍

基本的内置类型

char    //字符数据类型 short    //短整型 int    //整形 long    //长整型 long long      // 更长的整形 float     //单精度浮点数 double    //双精度浮点数
类型的意义: 1. 使用这个类型开辟内存空间的大小(大小决定了使用范围)。 2. 如何看待内存空间的视角。

1.1 类型的基本归类

整型家族

char unsigned char signed char short unsigned short [ int ] signed short [ int ] int unsigned int signed int long unsigned long [ int ] signed long [ int ]

浮点数家族

float double

 构造类型

> 数组类型 > 结构体类型 struct > 枚举类型 enum > 联合类型 union

指针类型 

int * pi ; char * pc ; float* pf ; void* pv ;

空类型

void 表示空类型(无类型) 通常应用于函数的返回类型、函数的参数、指针类型

 2.整形在内存中的储存

2.1 原码、反码、补码

计算机中的整数有三种表示方式,即原码、反码、补码。

三种表示方法均有符号位数值位两部分,符号位都是用“0”表示“正”,用1表示“负”,而数值位负整数的三种表示方法各不相同。

原码

直接将二进制按照正负数的形式翻译成二进制就可以。

反码

将原码的符号位不变,其他位按位取反就可以得到。

补码

反码加1就得到补码。 

正数的原、反、补码都相同。

对于整形来说:数据存放内存中其实存放的是补码。

为什么呢?

在计算机系统中,数值一律用补码来表示和存储。原因在于,使用补码,可以将符号位和数值域统一处理;

同时,加法和减法也可以统一处理(CPU只有加法器),此外,补码与原码相互转换,其运算过程是相同的,不需要额外的硬件电路。

 我们看看在内存中的储存:

我们可以看到对于a和b分别储存的是补码。但是我们发现顺序有点不对劲。

这是为什么?

2.2 大小端介绍

什么是大端小端:

大端(存储)模式,是指数据的地位保存在内存的高地址中,而数据的高位,保存在内存的低地址中;

小端(存储)模式,是指数据的地位保存在内存的低地址中,而数据的高位,保存在内存的高地址中。

为什么会有大端和小端:

为什么会有大小端模式之分呢?这是因为在计算机系统中,我们是以字节为单位的,每个地址单 元都对应着一个字节,一个字节为 8 bit 。但是在 C 语言中除了 8 bit 的 char 之外,还有 16 bit 的 short 型, 32 bit 的 long 型(要看具体的编译器),另外,对于位数大于 8 位的处理器,例如 16 位 或者 32位的处理器,由于寄存器宽度大于一个字节,那么必然存在着一个如何将多个字节安排的问题。因此就导致了大端存储模式和小端存储模式。 例如:一个 16bit 的 short 型 x ,在内存中的地址为 0x0010 , x 的值为 0x1122 ,那么 0x11 为 高字节, 0x22 为低字节。对于大端模式,就将 0x11 放在低地址中,即 0x0010 中, 0x22 放在高 地址中,即 0x0011 中。小端模式,刚好相反。我们常用的 X86 结构是小端模式,而 KEIL C51 则 为大端模式。很多的 ARM , DSP 都为小端模式。有些 ARM 处理器还可以由硬件来选择是大端模式 还是小端模式。

3.浮点型在内存中的存储

常见的浮点数:

3.1一个例子

int main () { int n = 9 ; float * pFloat = ( float * ) & n ; printf ( "n 的值为: %d\n" , n ); printf ( "*pFloat 的值为: %f\n" , * pFloat ); * pFloat = 9.0 ; printf ( "num 的值为: %d\n" , n ); printf ( "*pFloat 的值为: %f\n" , * pFloat ); return 0 ; }
输出的结果是什么呢?

 3.2 浮点数存储规则

num 和 *pFloat 在内存中明明是同一个数,为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大? 要理解这个结果,一定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。 详细解读 根据国际标准 IEEE (电气和电子工程协会) 754 ,任意一个二进制浮点数 V 可以表示成下面的形式:
(-1)^S * M * 2^E (-1)^s 表示符号位,当 s=0 , V 为正数;当 s=1 , V 为负数。 M 表示有效数字,大于等于 1 ,小于 2 。 2^E 表示指数位。
举例来说: 十进制的 5.0 ,写成二进制是 101.0 ,相当于 1.01×2^2 。 那么,按照上面 V 的格式,可以得出 s=0 , M=1.01 , E=2 。 十进制的 -5.0 ,写成二进制是 - 101.0 ,相当于 - 1.01×2^2 。那么, s=1 , M=1.01 , E=2 。 IEEE 754 规定: 对于 32 位的浮点数,最高的 1 位是符号位 s ,接着的 8 位是指数 E ,剩下的 23 位为有效数字 M 。

 

 

对于 64 位的浮点数,最高的 1 位是符号位S,接着的 11 位是指数 E ,剩下的 52 位为有效数字 M 。

 

 

 

IEEE 754 对有效数字 M 和指数 E ,还有一些特别规定。   前面说过, 1≤M<2 ,也就是说, M 可以写成 1.xxxxxx 的形式,其中 xxxxxx 表示小数部分。 IEEE 754 规定,在计算机内部保存 M 时,默认这个数的第一位总是 1 ,因此可以被舍去,只保存后面的 xxxxxx部分。比如保存 1.01 的时候,只保存 01 ,等到读取的时候,再把第一位的 1 加上去。这样做的目的,是节省1 位有效数字。以 32 位浮点数为例,留给 M 只有 23 位,将第一位的 1 舍去以后,等于可以保存24 位有效数字。 至于指数 E ,情况就比较复杂。 首先, E 为一个无符号整数( unsigned int   这意味着,如果 E 为 8 位,它的取值范围为 0 255 ;如果 E 为 11 位,它的取值范围为 0 2047 。但是,我们知道,科学计数法中的E 是可以出现负数的,所以 IEEE 754 规定,存入内存时 E 的真实值必须再加上一个中间数,对于8 位的 E ,这个中间数是 127 ;对于 11 位的 E ,这个中间数是 1023 。比如, 2^10 的 E 是 10 ,所以保存成32 位浮点数时,必须保存成 10+127=137 ,即 10001001。 然后,指数E从内存中取出还可以再分成三种情况: E 不全为 0 或不全为 1
这时,浮点数就采用下面的规则表示,即指数 E 的计算值减去 127 (或 1023 ),得到真实值,再将 有效数字M 前加上第一位的 1 。 比如: 0.5 ( 1/2 )的二进制形式为 0.1 ,由于规定正数部分必须为 1 ,即将小数点右移 1 位,则为 1.0*2^(-1) ,其阶码为 -1+127=126 ,表示为 01111110 ,而尾数 1.0 去掉整数部分为 0 ,补齐 0 到 23位00000000000000000000000 ,则其二进制表示形式为 :    0 01111110 00000000000000000000000
E 全为 0
这时,浮点数的指数 E 等于 1-127 (或者 1-1023 )即为真实值,有效数字M 不再加上第一位的 1 ,而是还原为 0.xxxxxx 的小数。这样做是为了表示 ±0 ,以及接近于 0的很小的数字。

E全为1

这时,如果有效数字M全为0,表示±无穷大(正负取决于符号位s); 

标签:小端,int,浮点数,补码,剖析,有效数字,内存,数据
来源: https://blog.csdn.net/weixin_58163950/article/details/122784657